有没有办法使用 Python 在 Excel 中执行类似 SQL 的 Select 语句？答案

【问题标题】：Is there a way to do a Select statement like SQL in Excel using Python?有没有办法使用 Python 在 Excel 中执行类似 SQL 的 Select 语句？
【发布时间】：2021-08-22 08:56:52
【问题描述】：

鉴于此 Excel 表： Excel File

假设 SQL Select 语句如下所示：

Select Status from sheet where name = "John Doe" and age = 20

并返回与姓名/年龄匹配的行的状态值 excel 也可以有超过 1 行。

我还添加了一个从excel复制粘贴，但它粘贴了一张图片，我不知道如何分享实际的excel内容

【问题讨论】：

标签： python excel pandas xlrd

【解决方案1】：

您可以使用DataFrame.query() 方法。像下面这样的东西应该可以完成这项工作：

>>> df

           Name  Age  Height       Status
0      John Doe   20     180  Not Married
1  Jhonny Dolly   20     170      Married

>>> df.query('Name == "John Doe" and Age == 20')

       Name  Age  Height       Status
0  John Doe   20     180  Not Married

>>> df.query('Name == "John Doe" and Age == 20')[['Status']]

        Status
0  Not Married

【讨论】：

这看起来很奇怪，我已经尝试过，但我得到了一个奇怪的响应，或者我如何访问查询方法的返回？如果我打印print(df.query('Name == "John doe" and Age == 20')) 它显示：Empty DataFrame Columns: [Name, Age, Height, Status] Index: [] 而且 excel 文件不为空，我不得不使用engine='openpyxl' 打开 excel 文件，给了我 xlsx 扩展名的错误 bcs
我用小写字母打错了 Doe。尝试按照上面的示例进行更改（区分大小写）
确实有效，谢谢！还有一件事，查询的结果可以转换成字典吗？假设：`{Name': 'John Doe', 'Age': 20, 'Height': 180, 'Status': 'Not Married'} ?
是的。试试这个：df.query('Name == "John Doe" and Age == 20').to_dict(orient='records')
你太客气了哈哈，谢谢！确实有效！

【解决方案2】：

首先，加载你的excel文件：

df = pd.read_excel("myfile.xlsx")

现在你有了一个数据框：

>>> df
           Name  Age  Height       Status
0      John Doe   20     180  Not Married
1  Jhonny Dolly   20     170      Married

你可以提出要求：

>>> df.loc[(df["Name"] == "John Doe") & (df["Age"] == 20), "Status"]
0    Not Married
Name: Status, dtype: object

以 SQL 方式：

name = "John Doe"
age = 20
print(df.query('Name == @name and Age == @age')["Status"])

【讨论】：

【解决方案3】：

如果您想使用纯 SQL 请求来查询您的 Excel 文件，您首先需要将其转换为数据库。最简单的解决方案是sqlite，因为它是 Python 标准库的一部分，不需要设置 DBMS，与pandas 结合使用。你可以在this answer找到一个例子。

import pandas as pd
import sqlite3

db = sqlite3.connect(':memory:')
dfs = pd.read_excel('somefile.xlsx', sheet_name=None)
for table, df in dfs.items():
    df.to_sql(table, db)

【讨论】：

如果 excel 是 1k+ 行左右，这不会吃很多 RAM 吗？仍然需要解决方案，谢谢，将探索它！